قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مثالية باريتو
حل مثالي في سياق متعدد الأهداف لا يمكن تحسينه في أي هدف دون التدهور في الأداء على هدف آخر على الأقل.
التعلم بالتعزيز متعدد الأهداف
توسيع للتعلم بالتعزيز حيث يقوم الوكيل بتحسين عدة أهداف غالبًا ما تكون متنافسة في وقت واحد مع وظائف المكافأة المتجهية.
وظيفة المكافأة المتجهية
وظيفة ترجع متجهًا من المكافآت بدلاً من قيمة عددية، مما يسمح بالاعتبار المتزامن لعدة معايير أداء.
وزن الأهداف
تقنية التحويل العددي حيث يتلقى كل هدف وزنًا لدمج المكافآت المتعددة في قيمة عددية موحدة ليتم تحسينها.
التحويل الخطي
طريقة تحول مشكلة متعددة الأهداف إلى مشكلة عددية عبر التوليف الخطي الموزون للأهداف لتوليد حلول مختلفة مثالية باريتو.
النخبوية باريتو
استراتيجية تحافظ على الحلول غير المهيمنة بين الأجيال لضمان التقارب نحو جبهة باريتو في الخوارزميات التطورية.
العائد المتجه المتوقع
تعميم للعائد المتوقع في التعلم بالتعزيز، يحسب التوقع لمتجه المكافآت المستقبلية المتراكمة لكل سياسة.
السياسة المثالية باريتو
سياسة عمل ينتمي عائدها المتجه إلى جبهة باريطو، ممثلة توازنًا مثاليًا بين الأهداف المختلفة.
تقارب باريتو
خاصية خوارزمية تضمن أن الحلول التي تم إنشاؤها تميل بشكل مقارب نحو الجبهة الحقيقية لباريتو للمشكلة.
تجميع تشيبيشيف
طريقة تحجيم تستخدم معيار تشيبيشيف لدمج الأهداف، قادرة على إنشاء جميع حلول باريتو المثلى المحدبة وغير المحدبة.